ჩიფსები

  • რვაბირთვიანი ევოლუცია: როგორ შეცვალა AMD Ryzen-მა დესკტოპის პროცესორების სამყარო

    რვაბირთვიანი ევოლუცია: როგორ შეცვალა AMD Ryzen-მა დესკტოპის პროცესორების სამყარო

    3DNews-მა გააანალიზა AMD-ის რვაბირთვიანი Ryzen 7 პროცესორების განვითარების გზა, რომელიც მოიცავს 1800X-ის ისტორიული გამოშვებიდან უახლეს ფლაგმანურ მოდელ 9850X3D-მდე პერიოდს.

    რეცენზენტმა ილია კოვალმა ჩაატარა ჩიპების ცხრა თაობის (1800X, 2700X, 3800X, 5800X, 5800X3D, 7700X, 7800X3D, 9700X და 9850X3D) ფართომასშტაბიანი ტესტირება, რათა შეეფასებინა Zen არქიტექტურის რეალური პროგრესი სამუშაო დატვირთვებსა და სათამაშო სცენარებში. ტესტირების შედეგები ნათლად აჩვენებს, რომ ბოლო რამდენიმე წლის განმავლობაში ხაზის საშუალო შესრულება 2.5–2.8-ჯერ გაიზარდა.

    ტექნოლოგიური გარღვევა და ენერგოეფექტურობა

    სტატიაში განსაკუთრებული აქცენტი კეთდება რესურსების ოპტიმიზაციის კვანტურ ნახტომზე. ავტორი აღნიშნავს, რომ „ვატზე მუშაობის მაჩვენებელი თითქმის სამჯერ გაიზარდა“, რაც აჩვენებს ინჟინრების მიერ ენერგიის მოხმარებისადმი ყურადღების მიქცევას და ამავდროულად მუშაობის დონის ამაღლებას. Ryzen-ის პირველ თაობებში ჩაყრილი საფუძველი იმდენად მდგრადი აღმოჩნდა, რომ კომპანია წარმატებით აგრძელებს Zen-ის იდეებზე დაყრდნობით მუშაობას და ინოვაციურ გადაწყვეტილებებს ნერგავს. ერთ-ერთი ასეთი მიღწევა იყო 3D V-Cache ტექნოლოგიის დანერგვა, რომელმაც, მიმომხილველის თქმით, „შეიძლება რეკორდულად მაღალი სათამაშო მუშაობის უზრუნველყოფა“.

    რესურს-ინტენსიური აპლიკაციების შესრულება
    რესურს-ინტენსიური აპლიკაციების შესრულება
    ტესტები 1080p გარჩევადობით
    ტესტები 1080p გარჩევადობით

    ხანგრძლივი დაპირისპირების შედეგები

    ტესტირების შედეგების შეჯამებით, ილია კოვალი ასკვნის, რომ ნახევარგამტარების ბაზრის ლიდერი შეიცვალა. სტატიაში ხაზგასმულია, რომ „AMD-მ არა მხოლოდ Intel-ს დაეწია, არამედ ინდუსტრიისთვის ახალი სტანდარტიც დააწესა“. დღევანდელი Ryzen პროცესორები პოზიციონირებულია, როგორც მრავალმხრივი და გრძელვადიანი გადაწყვეტილებები. სერიის ძირითადი მიღწევები განხილული პერიოდის განმავლობაში მოიცავს:

    • პროფესიონალურ პროგრამულ უზრუნველყოფაში გამოთვლითი სიმძლავრე თითქმის სამჯერ გაიზარდა.
    • სათამაშო სეგმენტში დომინირება X3D სუფიქსის მქონე მოდელების წყალობით.
    • სოკეტების (AM4 და AM5) გრძელვადიანი მხარდაჭერის პრინციპის დაცვა.
    • ენერგოეფექტურობის მნიშვნელოვანი გაუმჯობესება შესრულების ერთეულზე.
  • Cerebras: ხელოვნური ინტელექტის მონსტრი, რომელმაც ჯერ არ ჩაანაცვლა Nvidia

    Cerebras: ხელოვნური ინტელექტის მონსტრი, რომელმაც ჯერ არ ჩაანაცვლა Nvidia

    კანადური კომპანია Cerebras აწარმოებს უჩვეულო „მეფე ჩიპებს“ - თითქმის მთელი სილიკონის ვაფლის ზომის პროცესორებს, რომლებზეც, როგორც წესი, ათობით პატარა მიკროჩიპია „დაბეჭდილი“, იტყობინება 3DNews.ru.

    ტრადიციულ წარმოებაში, ვაფლი ჯერ მრავალი ჩიპით ივსება, შემდეგ ნაწილებად იჭრება და იფუთება. Cerebras-მა განსხვავებული მიდგომა აირჩია: ის თითქმის მთელ ვაფლს იღებს და ერთ, გიგანტურ გამომთვლელ „ტვინად“ აქცევს. ერთი შეხედვით, ეს წმინდა სარგებელს ჰგავს: ნაკლები შუალედური ოპერაცია, ნაკლები „კავშირი“ მრავალ ჩიპს შორის და მონაცემთა უფრო სწრაფი გაცვლა ერთ სისტემაში. სწორედ ამიტომ არის ასეთი გადაწყვეტილებები საინტერესო არა სახლის კომპიუტერებისთვის, არამედ მასშტაბური მონაცემთა ცენტრების აპლიკაციებისთვის - განსაკუთრებით ხელოვნური ინტელექტისთვის, სადაც მონაცემთა უზარმაზარი რაოდენობის გადატანა უმნიშვნელოვანესია შეყოვნების გარეშე.

    რით განსხვავდება „ცარ-ჩიპი“ ჩვეულებრივისგან?

    ტექსტში მასშტაბის საილუსტრაციოდ ციფრებია მოყვანილი. პირველი თაობის WSE-1-ს (2019) 1.2 ტრილიონი ტრანზისტორი და 18 გბ ძალიან სწრაფი ინტეგრირებული მეხსიერება ჰქონდა. ამჟამინდელი თაობის WSE-3-ს (2024 წლის მარტი) 4 ტრილიონი ტრანზისტორი და 44 გბ ინტეგრირებული SRAM აქვს. უფრო მნიშვნელოვანი არა ტრანზისტორების რაოდენობა, არამედ იდეაა: მეხსიერება და გამომთვლელი ერთეულები ერთმანეთთან ძალიან ახლოსაა, რაც ამცირებს ნელი მონაცემთა გადაცემის შეფერხებას. ეს უზარმაზარ უპირატესობას გვთავაზობს ხელოვნური ინტელექტის ამოცანებში, სადაც კომპიუტერი მუდმივად ამრავლებს რიცხვების დიდ ცხრილებს (მატრიცებს). როდესაც ყველაფერი „ერთმანეთთან ახლოსაა“, სისტემა უფრო სწრაფად მუშაობს. ასეთი ჩიპების დაკავშირება შესაძლებელია დიდ კომპლექსებში - 2048 კვანძამდე, რაც 256 EFLOPS-ის პიკურ შესრულებას აღწევს. მკითხველისთვის, რომელსაც კომპიუტერული ცოდნა არ აქვს, ეს ერთ რამეს ნიშნავს: „ბევრი გამოთვლა ძალიან მოკლე დროში“.

    რატომ არ იყენებენ ამას მონაცემთა ცენტრები მასობრივად?

    თუ ყველაფერი კარგადაა, სტატიის მთავარი კითხვა ჩნდება: რატომ არ გამოიყენება ეს „ცარის ჩიპები“ ყველგან, მხოლოდ „რამდენიმე სუპერკომპიუტერსა“ ​​და „მონაცემთა რამდენიმე ცენტრში“? და რატომ გააუქმა Cerebras-მა IPO-ს განაცხადი (თავად კომპანია ამას მარეგულირებელ შეფერხებებს მიაწერს და არა ტექნიკურ პრობლემებს)? სტატიაში ჩამოთვლილია მიზეზები, რომლებიც, როგორც ჩანს, ერთფეროვანია. პირველი არის ფული: დიდი CS-3 კლასტერის სავარაუდო ღირებულება 5-6 მილიარდი დოლარია, ხოლო შესრულების ერთეულის ფასი შედარებადია პოპულარულ Nvidia ჩიპებზე დაფუძნებულ სისტემებთან. მეორე არის სპეციალიზაცია: ეს „ცარის ჩიპები“ შესანიშნავია, როდესაც მონაცემები „მწირია“ (შიგნით ბევრი ნულით), მაგრამ „მკვრივ“ მონაცემებზე გადასვლისას, მათი მუშაობა შეიძლება მნიშვნელოვნად დაეცეს, თუნდაც მასშტაბის რიგით. მესამე არის წარმოება: ასეთ გიგანტურ კრისტალს თითქმის გარდაუვლად ექნება დეფექტური ადგილები, რომლებიც უნდა გამორთოთ და გვერდი აუაროს პროგრამული უზრუნველყოფის გამოყენებით, რაც ასევე ამცირებს ეფექტურობის ნაწილს.

  • ნახევარგამტარების ბაზარი წელს 1 ტრილიონ დოლარს მიაღწევს

    ნახევარგამტარების ბაზარი წელს 1 ტრილიონ დოლარს მიაღწევს

    გლობალური ნახევარგამტარების ბაზარმა შესაძლოა წელს 1 ტრილიონი დოლარის შემოსავალი მიაღწიოს. ცნობით ბოლო დრომდე ითვლებოდა, რომ ამ დონეს მხოლოდ ათწლეულის ბოლოს მიაღწევდნენ. ახლა კი ეს ეტაპი ოთხი წლით უკან გადაიდო. ეს ზრდა პირდაპირ კავშირშია ხელოვნური ინტელექტის ბუმთან. გასულ წელს ბაზარი 792 მილიარდ დოლარამდე გაიზარდა. თუ ის წელს კიდევ 26%-ით გაიზრდება, 1 ტრილიონი დოლარის ნიშნულს უკვე მიაღწევს.

    ხელოვნური ინტელექტი ცვლის ინდუსტრიის ზრდის ტემპს

    ინდუსტრიული ასოციაციის SIA-ს ხელმძღვანელმა, ჯონ ნოიფერმა, განაცხადა, რომ აჩქარება სისტემურია. მან ხაზგასმით აღნიშნა: „ჩვენი ტექნოლოგია ფაქტობრივად ყველა სტრატეგიულად კრიტიკულ ინდუსტრიას უდევს საფუძვლად. ეს ძალიან კარგი ფუნდამენტური ნიშანია“. მან თქვა, რომ ადრე ასეთი პროგნოზები არარეალურად ითვლებოდა. ნოიფერის თქმით, ნახევარგამტარების ექსპონენციალური ზრდა აჩქარებს ეკონომიკის სხვა სექტორებზე გავლენას. ხელოვნური ინტელექტი გახდა მთავარი მამოძრავებელი ძალა, რამაც მკვეთრად შეცვალა ბაზრის მოლოდინები. შედეგად, გრძელვადიანი პროგნოზების გადახედვა გახდა საჭირო.

    სადაც შემოსავლები ყველაზე სწრაფად იზრდება

    ლოგიკური კომპონენტებიდან მიღებული შემოსავალი გასულ წელს 40%-ით გაიზარდა და 302 მილიარდ დოლარს მიაღწია. ანალიტიკოსები აღიარებენ, რომ ფასების ზრდამ ფიზიკური წარმოების მოცულობას გადააჭარბა, რაც იმას ნიშნავს, რომ ფულადმა ზრდამ ფაქტობრივ წარმოებას გადააჭარბა.

    მეხსიერების სეგმენტი 35%-ით გაიზარდა და 223.1 მილიარდი დოლარი გამოიმუშავა. ფასების ზრდა წლის მეორე ნახევარში დაჩქარდა, რამაც წელს კიდევ უფრო ძლიერი ზრდის წინაპირობები შექმნა.

    პოლიტიკა და ციკლები არ გამქრალა

    ნოიფერმა აღნიშნა, რომ ბაზრის ციკლური ბუნება მომავალშიც გაგრძელდება. თუმცა, ინდუსტრიის საერთო მასშტაბები მნიშვნელოვნად გაიზარდა. აშშ-ჩინეთის სავაჭრო დავამ ბაზარს ზიანი მიაყენა, თუმცა მისი გავლენა მოსალოდნელზე ნაკლები იყო.

    SIA-ს ხელმძღვანელი მიიჩნევს, რომ ამერიკულ ნახევარგამტარების ინდუსტრიას დასჭირდება დამატებითი სამთავრობო მხარდაჭერა. ეს მოიცავს კვლევისა და განვითარების დაფინანსებას. მან ასევე ხაზი გაუსვა სპეციალისტების მოსაზიდად ღია იმიგრაციის პოლიტიკის მნიშვნელობას.

  • ხელოვნურმა ინტელექტმა კაცობრიობის ბოლო გამოცდა ჩაჭრა

    ხელოვნურმა ინტელექტმა კაცობრიობის ბოლო გამოცდა ჩაჭრა

    მთელი მსოფლიოს მეცნიერებმა ხელოვნური ინტელექტის საზღვრები გამოსცადეს. განახლებული „კაცობრიობის ბოლო გამოცდა“ აღწერილი ჟურნალ „The Conversation“-ში, ხოლო შედეგები გამოქვეყნდა ჟურნალ „Nature“-ში. შედეგები გასაკვირი სუსტი იყო, თუნდაც ყველაზე ძლიერი მოდელებისთვის.

    ტესტზე თითქმის ათასი მკვლევრისგან შემდგარი გუნდი მუშაობდა. მათ შექმნეს მანქანური ინტელექტის საბოლოო ტესტი. ტესტის სახელწოდებამ მაშინვე განსაზღვრა ტონი: „კაცობრიობის საბოლოო გამოცდა“.

    გამოცდა მოიცავდა 2500 რთულ კითხვას, რომლებიც მოიცავდა მათემატიკას, ბიოლოგიას, ფიზიკასა და ჰუმანიტარულ მეცნიერებებს. GPT-5-ისა და Gemini 2.5 Pro-ს მსგავსმა მოწინავე მოდელებმაც კი დაახლოებით 25 პროცენტი მიიღეს.

    ფიქრის ნაცვლად შრომა

    ხელოვნური ინტელექტი თავდაჯერებულად უმკლავდება სკოლისა და სტანდარტულ დავალებებს. თუმცა, ამ ტესტში ის უმწეო აღმოჩნდა. მიზეზი ნეირონული ქსელების გაწვრთნის წესშია.

    თუ პასუხი ხელმისაწვდომია ონლაინ ან სასწავლო მონაცემებში, მოდელი პოულობს მას. თუმცა, საგამოცდო კითხვებს არ აქვთ მზა გადაწყვეტილებები. ისინი მოითხოვს ლოგიკას და ცოდნის ახალ სიტუაციებში გამოყენებას.

    მაგალითად, ძველ ენაზე შესრულებული წარწერის თარგმანი გამოდგა. ასეთი ტექსტები სახელმძღვანელოებში არ გვხვდება. გაირკვა, რომ „ინტელექტის“ მიღმა ხშირად მეხსიერება იმალება.

    ქულებისთვის რბოლა

    ტესტის გამოქვეყნების შემდეგ, დეველოპერებმა მოდელების სწავლება დაიწყეს. ახალი ვერსიები, როგორიცაა GPT-5.2 და Gemini 3 Pro, უკვე 30–38 პროცენტიან წარმატებას აღწევენ. მეცნიერები ხაზს უსვამენ: ეს ინტელექტის ზრდას არ ნიშნავს.

    სტატიის ავტორები აღნიშნავენ: „ადამიანის ინტელექტი პირველადია, ენა კი ინსტრუმენტი“. მოდელებისთვის ენა ინტელექტია და მის ქვეშ არაფერია. მაღალი ქულები არ მიუთითებს რთული გადაწყვეტილებების მიღების უნარზე.

    მკვლევარები გვირჩევენ, ბრმად არ ენდოთ საორიენტაციო სტანდარტს. გამოცდამ აჩვენა, რომ მანქანები ჯერ კიდევ შორს არიან ადამიანების მოქნილი ინტელექტის მიღწევისგან.

  • ბაიკალის მარცხი: რუსეთი ჩიპების გარეშე დარჩა

    ბაიკალის მარცხი: რუსეთი ჩიპების გარეშე დარჩა

    , ცნობით „კომერსანტის“ „ბაიკალ ელექტრონიკის“ აღმასრულებელმა დირექტორმა ანდრეი ევდოკიმოვმა განაცხადა, რომ კომპანიას ჩიპების წარმოების დაწყება საჭირო კომპონენტების დეფიციტის გამო არ შეეძლო.

    ევდოკიმოვმა განმარტა, რომ GS Nanotech-ის ქარხანაში Baikal M ჩიპის შეფუთვის სამწლიანი ექსპერიმენტი შეჩერებულია. მან აღნიშნა, რომ ან კრისტალები აღარ დარჩა, ან ძალიან ცოტაა მათი სრული აწყობისა და პარტნიორებისთვის მიწოდებისთვის.

    გამოცემის ცნობით, GS Nanotech-მა მხოლოდ 74–85%-იანი გამოყენებადობის ჩიპების მიღება შეძლო. 98%-ის მისაღწევად მნიშვნელოვნად მეტი კრისტალები იყო საჭირო. კომპანია თვეში მხოლოდ „ათეულობით“ პროცესორს აწყობდა.

    ექსპერტები ხაზს უსვამენ, რომ Baikal M მნიშვნელოვნად ჩამორჩება დასავლურ ანალოგებს და გამოიყენება მხოლოდ ვიწრო დანიშნულებით. ტიმოფეი ხოროშევმა განაცხადა, რომ პროცესორი „ნიშური პროდუქტია“, რომელიც, პირველ რიგში, სამთავრობო უწყებების ინტერესს იწვევს.

    „ბაიკალ ელექტრონიქსი“ ადრე იტყობინებოდა, რომ პროცესორის გამოყენება შესაძლებელი იქნებოდა პერსონალურ კომპიუტერებში, მულტიმედიურ და ქსელურ მოწყობილობებში. 2020 წელს „ბაიკალ მ“-მა მიიღო შიდა ინტეგრირებული სქემის სტატუსი სახელმწიფო შესყიდვებში მონაწილეობისთვის, თუმცა მასობრივი წარმოება არასდროს განხორციელებულა.